个人简历

教育经历
1. 2013年11月-2014.11月美国约翰霍普金斯大学医学院 访问学者
2. 2011年12月毕业于西安电子科技大学 计算机学院 工学博士
3. 2005年7月毕业于西安交通大学 电子与信息工程学院 工学硕士
讲授课程
《计算机基础及程序设计》、《C程序设计》、《数据结构》、《离散数学》、《数据库原理》、《信息论与编码》、《电工学》

研究领域

1. 智能信息处理
2. 光学分子影像"科研项目
1. 主持：生物发光成像引导放疗的新型三维重建算法及其预临床评估，国家自然科学基金，2015.1-2017.12
1. 主持：基于形状重建的生物发光断层成像算法研究，陕西省自然科学基金，2015.1-2016.12
2. 主持： 基于进化算法的生物发光断层成像稀疏重建研究，陕西省科技厅，2011.1-2013.12
3. 计算机软件及其安全技术研究/基于内容的图像搜索算法研究，陕西省科技厅，2009.1"

近期论文

[1]. Systematic study of target localization for bioluminescence tomography guided radiation therapy, Medical Physics. 43 (5), 2619-2629,2016
[2]. Bioluminescence TomographyeGuided Radiation Therapy for Preclinical Research, International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics, Vol. 94, No. 5,1144-1153,2016
[3]. Effective and robust approach for fluorescence molecular tomography based on CoSaMP and SP3 model, Journal of Innovative Optical Health Sciences. Vol. 9, No. 6 (2016) 1650024 (11 pages)
[4] 结合迭代收缩可行域的单视图多光谱生物发光断层成像,光学学报,36(12):12110011-12110018,2016
[5]Improved sparse reconstruction for fluorescence molecular tomography with L 1/2 regularization. Biomedical Optics Express. 6(5): 1648-1664. 2015.
[6].Reconstruction algorithm for fluorescence molecular tomography using sorted l-one penalized estimation. Journal of the Optical Society of America A. 32(11):1928-1935.2015.
[7].Adaptive hp Finite Element Method for Fluorescence Molecular Tomography with Simplified Spherical Harmonics Approximation. Journal of Innovative Optical Health Sciences. Vol. 7, No. 2,1350057 (12 pages),2014
[8].Split Bregman迭代算法生物发光断层成像.中国科学：信息科学.第44卷，第2期: 284-294, 2014.2
[9].Sparse reconstruction for fluorescence molecular tomography via a fast iterative algorithm. Journal of Innovative Optical Health Sciences DOI: 10.1142/S1793545814500084 Vol. 7, No. 3.1450008 (9 pages), 2014
[10].Hybrid Multilevel Sparse Reconstruction for Whole Domain Bioluminescence Tomography Using Adaptive Finite Element. Computational and Mathematical Methods in Medicine. Volume 2013, Article ID 548491,18 Pages,2013
[11].A finite element meshes aggregating approach to multiple-source reconstruction in bioluminescence tomography. International Journal of Biomedical Imaging. Volume 2011, Article ID 210428, 12 pages, 2011
[12].Fast Source Reconstruction for Bioluminescence Tomography Based on Sparse Regularization IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2010. 57(10): 2583-2586
[13].An evidential reasoning based classification algorithm and its application for face recognition with class noise. Pattern Recognition. Volume 45, Issue 12: 4117-4128, 2012
[14].Sparse reconstruction for quantitative bioluminescence tomography based on the incomplete variables truncated conjugate gradient method. Optics Express. 2010. 18(24). 24825-24841